Holló Dániel: Kockázatalakulás a lakossági jelzáloghitelek piacán*

Átírás

1 Holló Dániel: Kockázatalakulás a lakossági jelzáloghitelek piacán* E tanulmányban három kereskedelmi bank lakossági jelzáloghitel-portfólióját felhasználva (mintegy kétszázezer lakás-, illetve szabad felhasználású jelzáloghitellel rendelkezõ ügyfél) elemezzük a portfólió kockázati jellemzõit, azonosítjuk a portfólióminõség alakulását befolyásoló ügyfél-, termékspecifikus, piaci és makrogazdasági tényezõket, illetve egy extrém makrokockázati pálya mentén (10 százalékos GDP-visszaesés, 340 EUR/HUF árfolyam) kiszámítjuk a bankrendszer lakossági jelzálog-portfólióján képzõdõ hitelezési veszteséget. Eredményeink szerint a hitelek denominációs szerkezete, az induló hitel/hitelfedezeti érték (LTV) mutató, az ügyfél iskolai végzettsége tekinthetõk a fõbb nem teljesítések alakulását befolyásoló ügyfél- és termékspecifikus kockázati tényezõknek, míg a munkanélküliségi ráta, a hazai és külföldi kamatok, valamint az árfolyam pedig a fontosabb nem teljesítésekre ható makrokockázati faktorok. Számításaink alapján a makrokockázati pálya mentén a bankrendszer lakossági jelzáloghitel-portfóliójának teljes vesztesége 372 Mrd Ft lenne, ami a év végi jelzáloghitel-portfólió 6 százaléka. BEVEZETÉS A jelzáloghitel-portfóliók kockázatainak folyamatos nyomon követése és mérése kiemelt fontosságú a pénzügyi rendszer stabilitása szempontjából, amint azt a 2007 augusztusában kezdõdõ pénzügyi válság is bizonyította. A kockázatok alulárazása, a komplex pénzügyi termékek elterjedése a pénzügyi válság kirobbanásához, világméretû forrásszûkéhez, a világgazdasági recesszió elmélyüléséhez vezetett. Magyarországon számos országhoz hasonlóan a jelzálogtípusú hitelek jelentõs szerepet játszanak a lakossági hitelezésben. E termékekhez kapcsolódott a év végi banki kamatjövedelmek 31 százaléka és e hitelek tették ki a teljes lakossági hitelportfólió mintegy kétharmadát (5800 Mrd Ft, amibõl 4300 Mrd Ft volt a devizaalapú hitel év végén). A magyar jelzálogadósok hitelképességének az Egyesült Államokhoz hasonló mértékû drámai romlása ugyan nem látható, azonban e hitelek nem teljesítési kockázatának folyamatos emelkedése már megfigyelhetõ. A lakossági jelzáloghitelek nem teljesítési valószínûsége (a késedelembe esés valószínûsége a következõ 1 évben) 2005-ben még 2,4 százalék volt, 2008-ban pedig már elérte a 3,8 százalékot. 1 Noha a jelzálogtípusú hitelek a pénzintézetek számára a többi, elsõsorban fedezetlen termékhez viszonyítva általában mérsékelt nem teljesítési és megtérülési kockázatot jelentenek, az ingatlanpiaci koncentráció felépülése érzékennyé teheti a bankrendszert a lakásárak ingadozására. A devizahitelezés miatt pedig az árfolyam jelentõs mértékû és tartós leértékelõdése nemcsak a nem teljesítési, hanem a fennálló hitelek forintértékének változásán keresztül a megtérülési kockázatot is növelheti. Ez az egyes bankok pénzügyi helyzetét, végsõ soron a pénzügyi rendszer és a makrogazdaság stabilitását is veszélyeztetheti. Fontos tehát egy olyan módszertani keretrendszer kialakítása, amelynek segítségével a jelzáloghitel-portfólió makrosokk-kockázati érzékenysége vizsgálható. E tanulmányban 3 kereskedelmi bank lakossági jelzálogportfólióját felhasználva (kétszázezer lakás-, illetve szabad felhasználású jelzáloghitellel rendelkezõ ügyfél havi gyakoriságú adata 2003 januárjától 2008 júniusáig) elemezzük e hitelek kockázati jellemzõit, majd ismertetjük a lakossági jelzáloghitelportfólió makrosokk-kockázati érzékenységének vizsgálatára kifejlesztett módszertant (stresszteszt-keretrendszer). Végül illusztratív módon bemutatjuk e modellek stressztesztcélú felhasználását egy extrém makrokockázati forgatókönyv mentén (10 százalékos GDP-visszaesés 340 EUR/HUF árfolyam, a áprilisi stabilitási jelentés stresszpályája). A LAKOSSÁGI JELZÁLOGHITEL- PORTFÓLIÓ KOCKÁZATI JELLEMZÕI A hitelportfólió minõségét alapvetõen két, egymástól nem független tényezõ határozza meg: az egyes években folyósított, eltérõ kockázatosságú hitelek fennálló portfólión belüli aránya (folyósításiidõpont-hatás), illetve az, hogy a hitelportfólió életciklusának mely szakaszában van. Az életciklushatás figyelembevétele a hitelkockázati elemzésben azért fontos, mert megfigyelések szerint a hitelek a lejárati idõponthoz való közeledéssel egyre jobban teljesítenek, azaz csökken a nem teljesítési kockázat. Nemzetközi empiri- * Jelen cikk a szerzõ nézeteit tartalmazza, és nem feltétlenül tükrözi a Magyar Nemzeti Bank hivatalos álláspontját. 1 A banki lakossági adatbázis adatai alapján számított értékek. MNB-SZEMLE OKTÓBER 13

2 MAGYAR NEMZETI BANK 1. táblázat Hitelezési feltételek változása 2004 és 2007 között Átlagos lakáshitel (CHF alapon) Ft Ft Ft Ft Átlagos induló futamidõ (év) Átlagos induló LTV (százalék) 47% 54% 58% 61% CHF-lakáshitelek átlagos éves THM-je 5,94% 5,96% 5,82% 6,04% Átlagos CHF-alapú lakáshitel induló törlesztõrészlete Ft Ft Ft Ft Megjegyzés: a táblában svájci frank hitelt szerepeltetünk, mivel a vizsgált idõszakban ez volt a hitelezés kulcsdevizája. Az induló törlesztési terheket a táblázatban bemutatott hitelkondíciók (hitelösszeg, futamidõ, THM) felhasználásával számszerûsítettük annuitásos hitelkonstrukciót feltételezve. kus tapasztalatok azt mutatják (lásd például Gross and Souleles, 2001), hogy a nem teljesítések nagy része a hitelfolyósítást követõ négy éven belül jelentkezik, ezután azonban a problémás hitelek aránya a hiteléletkor függvényében progresszíven csökken. A portfólióminõséget befolyásoló másik tényezõ a folyósítási idõpont hatás, vagyis az egyes évek változó piaci és makrogazdasági körülményeinek a különbözõ évek folyósításainak életciklusára gyakorolt hatása. Ha például egy adott évben a bankok lazább feltételek mellett hiteleznek (pl. lakásvásárláshoz kisebb önrész [magasabb hitel/hitelfedezeti érték arány], hosszabb futamidõ stb.), akkor ez a likviditási korlátok enyhülésén keresztül a kifeszítettebb pénzügyi és jövedelmi helyzetû ügyfelek számára is lehetõvé teszi a hitelpiaci belépést. 2 A hitelezési feltételek lazításával a bank több hitelt helyezhet ugyan ki, de arra is számíthat, hogy arányaiban több ügyfél válhat problémássá azokhoz az évekhez képest, amikor szigorúbb kondíciók mellett hitelezett és 2007 között a lakossági jelzáloghitelezés feltételei jelentõsen enyhültek (a lakáshitelek átlagos induló LTV-je és futamideje a vizsgált idõszakban 30 százalékkal növekedett), aminek eredményeként az átlagos felvett hitelösszeg nominálisan 29 százalékkal, az induló törlesztési teher pedig 12 százalékkal emelkedett (1. táblázat). A hitelezési feltételek lazítása a portfólió felhígulását eredményezte, amint azt az 1-es ábrán látható, 2004 és 2007 között 1. ábra 2004 és 2007 között folyósított jelzáloghitelek életciklusgörbéi kumulatív nem teljesítési arány (százalék) Folyósítástól eltelt idõ (hónap) Folyósítás 2004 Folyósítás 2005 Folyósítás 2006 Folyósítás 2007 Megjegyzés: mivel a mintában a 2004 elõtti folyósítások száma relatíve alacsony, a 2004-es életciklusgörbe a 2004-ben és elõtte folyósított hiteleket is tartalmazza. Az ábrán a 2008-as folyósítás életciklus-görbéje nem szerepel, mivel 2008 egészére nem állnak rendelkezésre megfigyelések. folyósított lakossági jelzáloghitelek életciklusgörbéinek, vagyis a különbözõ folyósítások kockázatosságának jelentõs eltérése is mutatja. Az ábráról a késõbbi folyósítások kedvezõtlenebb életciklusa látható. Például, míg a 2004-ben folyósított jelzáloghiteleknek a folyósítást követõ 1 évben körülbelül 1 százaléka vált nem teljesítõvé 3, addig ez az arány a es folyósításoknál már megközelítette a 7 százalékot. 2 A valós hitelkockázatokat figyelembe vevõ prudens árazás és tartalékképzés esetén e hitelezési politika nem feltétlenül veszélyezteti az egyes bankok szolvenciahelyzetét. A magasabb hitelkockázatokat a pénzintézetek magasabb hitelkamatok révén érvényesítik, ami egyrészt növeli a nem teljesítési kockázatot, másrészt jelentõs, a hitelezési veszteségeket kompenzáló bevételek realizálhatók azokon az ügyfeleken, akik a magasabb hitelköltséget is hajlandóak és képesek megfizetni. 3 Nem teljesítõnek azokat az ügyfeleket tekintettük, akik fizetési késedelme meghaladta a 90 napot, illetve azokat, akik a bank egyedi értékelése szerint nagy valószínûséggel már nem tudnak eleget tenni hiteltörlesztési kötelezettségüknek (BCBS, 2006). Az adatbázisban az elõbbi definíció alapján a három bank egy bináris változó (0,1) segítségével azonosította a nem teljesítõket. A nem teljesítési arányokat folyósítási idõpontok (évek) szerint határoztuk meg a hitelfolyósítástól eltelt idõ figyelembevételével. Minden egyes folyósítási idõpontra (évre) kiszámítottuk, hogy a folyósítást követõ s. idõszakban mennyi hitel vált nem teljesítõvé az s idõszakot közvetlenül megelõzõen még problémamentes hitelek közül (ezt az arányt P sk -val jelöljük, ahol s a hitel életkorát k pedig a folyósítás idejét jelöli (pl es folyósítás)). A k folyósítási idõ kumulatív nem teljesítési aránya (KNA) a különbözõ hiteléletkorokra számított nem teljesítési arányokat (P sk ) felhasználva a t idõszakra a következõképpen számszerûsíthetõ: k k KNA t = 1 ( 1 P ). s t s= 1 14 MNB-SZEMLE OKTÓBER

3 KOCKÁZATALAKULÁS A LAKOSSÁGI JELZÁLOGHITELEK PIACÁN Fontos megjegyezni, hogy a hitelezési feltételek változása és a makrogazdasági körülmények alakulása egymástól nem független. A lazább hitelezési feltételek egyrészt a portfólió felhígulását eredményezhetik, ami a nem teljesítések növekvõ számában és a portfólió makrogazdasági sokkokra való érzékenységének növekedésében jelentkezhet, másrészt a többlethitelezés által okozott növekedési többlet rövid távon javíthatja a makrofundamentumokat, és mérsékelheti a makrogazdasági sokkok miatti nem teljesítés-növekedést. Hosszabb távon azonban a kockázatos portfólió felépülése és a gazdasági növekedés megtorpanása jelentõs veszteségeket okozhat. 4 A LAKOSSÁGI JELZÁLOGHITEL-PORTFÓLIÓ STRESSZTESZT KERETRENDSZERE 5 A következõkben a lakossági jelzáloghitel-portfólió makrosokk-kockázati érzékenységének vizsgálatára kifejlesztett módszertant ismertetjük, vagyis bemutatjuk azokat a modelleket és feltevéseket, amelyek segítségével a makrogazdasági tényezõk összekapcsolhatóak a banki veszteségalakulást befolyásoló kockázati paraméterekkel, a nem teljesítési valószínûséggel, a veszteségrátával és a kitettséggel. módszer (túlélési analízis) segítségével a becslés során egyszerre figyelembe vehetõ a hitelfolyósítási idõpontnak, a portfólió életciklusának, az ügyfél- és termékspecifikus, piaci és makrokockázati tényezõknek a fizetõképességre gyakorolt hatása. A becslés során az elsõ lépést a nem teljesítés definiálása, majd a fizetõképességet befolyásoló tényezõk (magyarázó változók) kiválasztása jelenti. Nem teljesítõnek a 90 napon túli késedelemben lévõ ügyfeleket és azokat tekintettük, akik a bank értékelése szerint nagy valószínûséggel már nem fognak fizetni (BCBS, 2006). A magyarázó változók körét pedig a kockázati tényezõk magyarázó ereje alapján választottuk ki. Eszerint a hitelek denominációs szerkezete (forint/deviza), a hiteltípus (lakás/szabad felhasználású jelzálog), az induló hitel/hitelfedezeti érték (LTV-) mutató, a hitelfelvevõ iskolai végzettsége, a munkanélküliségi ráta, a 3 hónapos forint- és eurokamatok, valamint az aktuális CHF/HUF árfolyamnak a hitelfelvételkori árfolyamtól vett százalékos eltérése bizonyultak szignifikáns magyarázó erõvel bíró változóknak. A modell általános formája a következõ: NK=f(HD, HT, LTV, K, M, ARF, KAM), (1) Nem teljesítési valószínûség A nem teljesítések alakulása és a fizetõképességet befolyásoló tényezõk közötti kapcsolatok mértékének és irányának feltárása céljából regressziós elemzést végeztünk. Az alkalmazott ahol NK a nem teljesítési kockázatot, HD a hitelek denominációs szerkezetét, HT a hiteltípust, LTV az induló hitel/hitelfedezeti érték arányt, K a hitelfelvevõ iskolai végzettségét, M a munkanélküliségi rátát, ARF az aktuális árfolyamnak a hitelfelvételkori árfolyamtól vett százalékos eltérését, végül 2. táblázat Modellváltozók parciális hatása a nem teljesítési kockázatokra A változó parciális hatása a nem teljesítési kockázatra (csökkenti, növeli ) Hitel denomináció Forint Deviza Hiteltípus Lakás Szabad felhasználású Végzettség Alapfokú Magasabb Induló hitel/hitelfedezeti érték Munkanélküliségi ráta Aktuális árfolyam hitelfelvételkori árfolyamtól vett százalékos eltérése Kamatok 4 Az olyan kis nyitott gazdaságok esetében, mint Magyarország, az elõbb említett mechanizmus korántsem tökéletes, a gazdasági ciklust, illetve ehhez kapcsolódóan a portfólióminõséget a hitelezés által felerõsített belsõ keresletnél a külsõ kereslet változása jóval erõteljesebben befolyásolhatja. 5 Az e fejezetben bemutatott modellek részletes leírása megtalálható Holló Dániel (2009): Modelling loan losses on the Hungarian retail mortgage portfolio c. angol nyelvû tanulmányában (kézirat). MNB-SZEMLE OKTÓBER 15

4 MAGYAR NEMZETI BANK KAM a hazai és külföldi kamatokat jelöli. A becslés a január és június közötti idõszak adatai alapján készült, a fõbb eredményeket a 2. táblázat foglalja össze. Eredményeink szerint a forintalapú hitelek a devizahitelekhez viszonyítva kevésbé kockázatosak. 6 Ez egyrészt a forintalapú hitelek törlesztõrészleteinek devizahitelekhez képesti kisebb mértékû ingadozásával (nincs árfolyam-leértékelõdés miatti törlesztõrészlet-ingadozás, hosszabb az átárazódási periódus, a forintalapú lakáshitelek nagy része kamattámogatott), másrészt azzal magyarázható, hogy a forintalapú lakáshitelezés 7 felfutásának idõszakát ( ) szigorúbb banki hitelezési feltételek jellemezték, így jobb hitelképességû ügyfelek juthattak hozzá e termékhez. Az eredményekbõl továbbá az is látható, hogy a lakáscélú hitelek a szabad felhasználású termékekhez viszonyítva kevésbé kockázatosak. Meglepõ ugyan, hiszen alapvetõen azonos típusú termékekrõl van szó (ingatlanfedezet mellett nyújtott hitel), de empirikus tény, hogy a szabad felhasználású jelzáloghitel-portfólió minõsége a lakáshitel-portfólió minõségénél rosszabb. Ennek egyik lehetséges magyarázata, hogy a lakáscélú hitelek nagyrészt elsõ lakás megvásárlását szolgálják, így e hitel törlesztésében rendkívül magas a fizetési hajlandóság. A szabad felhasználású jelzáloghitelek ezzel szemben fõként fogyasztási célokat szolgálnak, és a hitel fedezete sem feltétlenül az adós lakóingatlana, hanem további ingatlanok lehetnek, ami az adós hiteltörlesztéssel kapcsolatos magatartását is befolyásolhatja. A végzettségváltozó azt a hatást próbálja megragadni, hogy az alacsonyabb végzettségûek jövedelmi helyzete és elhelyezkedési esélyei általában rosszabbak, illetve jobban ki vannak téve a gazdaság ciklikus ingadozásai okozta jövedelmi sokkoknak (pl. munkanélküliség), ami növeli ezen ügyfelek nem teljesítési kockázatát. kamatkondíciókat feltételezve) és az ehhez kapcsolódó jövedelemarányos törlesztési terhen keresztül jelentkezik. Vagyis a magas hitel/hitelfedezeti érték arány mellett folyósított hitelek nem teljesítési kockázata magasabb lehet a konzervatívabb LTV-k mellett nyújtott hitelekhez képest. Végül a makroindikátorok (kamatok, munkanélküliségi ráta, árfolyam) a nem teljesítési kocázatokra ható makrokockázati tényezõk hatásait ragadják meg. A makrokockázati tényezõk minden ügyfél fizetõképességére hatással vannak, de különbözõ mértékben. Például az árfolyam leértékelõdése minden devizahitellel rendelkezõ fizetõképességét érinti, ennek mértéke azonban attól függ, hogy az ügyfél milyen induló árfolyam mellett adósodott el. 8 Minél gyengébb árfolyam mellett történt ugyanis a hitelfelvétel, annál kisebb annak valószínûsége, hogy a fizetési probléma közvetlenül az árfolyam tartós és jelentõs mértékû leértékelõdése miatt keletkezik, vagyis annál kisebb az egyén nem teljesítési kockázata. Az (1)-es modell makrotényezõinek becsült paramétereit felhasználva meghatározhatóak a különféle makrokockázati forgatókönyvek nem teljesítési valószínûségekre gyakorolt hatásai, vagyis kiszámíthatóak az úgynevezett stressz -nem teljesítési valószínûségek. Veszteségráta A veszteségráta a nem teljesítõ hitelnek a meg nem térülõ, a követelésbehajtási folyamat során felmerülõ költségekkel növelt része. Nagyságát a nem teljesítéskor fennálló hitelállomány, a behajtási idõszak hossza, a behajtás során felmerülõ költségek valamint a különbözõ idõszakokban felmerülõ pénzáramok diszkontáláshoz használt kamatláb nagysága határozzák meg. Mivel a veszteségrátát meghatározó tényezõk közül egyedül a kitettségek alakulásáról rendelkezünk információval, ezért a veszteségrátát az alábbi módon közelítettük: A hitelfolyósítás-kori hitel/hitelfedezeti érték mutató nagysága szintén jelentõs kockázati faktornak bizonyult. Minél magasabb hitel/hitelfedezeti érték mutató mellett folyósítják ugyanis a hitelt, annál kisebb a bank által megkövetelt önrész és annál több kifeszített pénzügyi és jövedelmi helyzetû ügyfél számára válik lehetõvé a hitelfelvétel. Ez egyrészt az adós fizetési hajlandóságát (ha az ingatlan értéke csökken, nem éri meg a hitelt törleszteni), másrészt az ügyfél fizetõképességét is érintheti. Ez utóbbi hatása a magasabb hitelösszeghez tartozó magasabb törlesztõrészleten (változatlan futamidõt, illetve 1. Ha egy hitel hitel/hitelfedezeti érték (LTV) mutatója adott idõpontban 100 százalék alatti, akkor a bank az adott ügyleten, az ügyfél nem teljesítése esetén nem realizálna veszteséget, vagyis 100 százalékos a megtérülés (a fennálló kitettség nagysága az ingatlan értékénél kisebb). 2. Ha a mutató értéke az adott idõpontban 100 százalék feletti, akkor a bank potenciális veszteségének, vagyis a veszteségrátának a mértéke az LTV 100 százalék feletti része (a fennálló kitettség nagysága meghaladja az ingatlan értékét). 6 A kérdés egzakt eldöntését nehezíti, hogy az elmúlt években az új folyósítású hitelek százaléka devizaalapú volt, vagyis a portfóliót mind állományban, mind pedig a szerzõdések számát tekintve a devizahitelek dominálták. A viszonyítási alap hiánya (a lakossági forintalapú jelzáloghitel-állomány marginális portfólióaránya) pedig nem teszi lehetõvé az eltérõ denominációjú jelzáloghitelek pontos hitelkockázati szempontú összehasonlítását. 7 Szabad felhasználású jelzáloghitelbõl gyakorlatilag nem volt forintfolyósítás. 8 Az adatbázisban az átlagos hitelfelvételkori induló árfolyam 255 EUR/HUF, illetve 162 CHF/HUF volt. 16 MNB-SZEMLE OKTÓBER

5 KOCKÁZATALAKULÁS A LAKOSSÁGI JELZÁLOGHITELEK PIACÁN A hitel/hitelfedezeti érték mutató több okból is 100 százalék fölé kerülhet, például az árfolyam leértékelõdése miatt, a devizás kitettségek forintértéke megváltozik, illetve lakásárváltozás is bekövetkezhet. A nem teljesítõ ügyfelek LTV-jének meghatározásakor mindkét tényezõ hatásával számoltunk, a lakás értékének kiszámításakor figyelembe vettük a hitelfelvétel idõpontja és a nem teljesítés bekövetkezése közötti lakásár-alakulást. Meg kell említeni, hogy a nem teljesítések számának és a fedezetek értékének alakulása között szoros lehet a kapcsolat. Például a tartós és jelentõs mértékû árfolyamgyengülés hatására sok devizahiteles válhat nem teljesítõvé, vagyis egyszerre nagyszámú ingatlan kerülhet kényszerértékesítésre, ami a lakásárak eséséhez, a banki veszteségek jelentõs növekedéséhez vezethet. Kitettség 2. Vettük a 2008 júniusában fennálló kitettségeket (a rendelkezésre álló adatbázis mintaperiódusának vége) és a [0,1) intervallumba esõ véletlen számokat rendeltünk az ügyfelekhez. Ha az adós nem teljesítési valószínûsége (a makrosokk nélküli és sokkolt esetben külön-külön) meghaladta a hozzátartozó véletlen számot, akkor az adott ügyfelet nem teljesítõnek tekintettük. 3. A nem teljesítõ adóson a banknak akkor keletkezik vesztesége, ha az ügyfél hitel/hitelfedezeti érték (LTV) mutatója meghaladja a 100 százalékot. A makrosokk nélküli esetben az LTV meghatározásánál figyelembe vettük a hitelfelvétel és a nem teljesítés idõpontja közötti lakásárváltozást. A makrokockázati pálya mentén az LTV kiszámítása az elõbbitõl annyiban különbözött, hogy a devizás kitettségeknél az árfolyam leértékelõdésének (megváltozik a fennálló kitettség forintértéke), valamint a lakásárak 20 százalékos csökkenésnek a hatásával is számoltunk. Kitettség alatt az ügyfelek egy adott idõpontban fennálló hitelállományát értjük. A kitettség nagyságát befolyásolja, a hitel lejáratig hátralevõ futamideje, kamatozása (fix, változó) és a hitel devizaneme. ILLUSZTRATÍV PÉLDA: VESZTESÉGSZÁMÍTÁS EGY EXTRÉM MAKROKOCKÁZATI PÁLYA MENTÉN A teljes hitelezési veszteség kiszámításához a veszteségeloszlás meghatározása szükséges. A veszteségeloszlást mind a makrosokk nélküli esetben (alapeset), mind pedig egy extrém makrokockázati pálya mentén [2009. áprilisi stabilitási jelentés stressz-forgatókönyve (10 százalékos GDP-visszaesés, 340 EUR/HUF árfolyam)] meghatároztuk. Ennek menete a következõ: 1. Az (1)-es modellt felhasználva kiszámítottuk az ügyfelek nem teljesítési valószínûségét. 9 A makrosokk nélküli esetben, a modellben szereplõ makrováltozóknak (árfolyam, munkanélküliségi ráta, hazai és külföldi kamatok) a becslési idõszakban megfigyelt, míg a stresszpálya mentén a sokkolt értékeit használtuk fel (az ügyfél- és hiteljellemzõket változatlannak tekintettük) Az ügyfélszintû veszteség a fennálló kitettségnek és az LTV 100 százalék feletti részének szorzataként adódik. Az egyedi ügyfélszintû veszteségeket összegezve és a fennálló portfólióállományra vetítve számítható ki a portfólióarányos veszteség. 5. A 2 4. pontokat szer megismételve adódnak a 2-es ábrán látható veszteségeloszlások. A számítások során egyéves kockázati horizontot tételeztünk fel. A veszteségeloszlás ismeretében (a db portfólióarányos veszteségrealizáció eloszlását mutatja) a teljes hitelezési veszteség kiszámításához mindössze az eloszlás 99,9. percentilis értékének 11 a meghatározása szükséges, majd a kapott számot felszorozva a év végi lakossági jelzáloghitelportfólió állománnyal adódik a bankrendszer lakossági jelzáloghitelezési vesztesége (implicite feltételezzük, hogy a három bank lakossági jelzáloghitel-portfóliója a bankrendszer szempontjából reprezentatív). Eredményeink szerint a makrosokk nélküli eloszlás (a 2. ábrán kékkel jelölt eloszlás) alapján a teljes lakossági jelzálog-hitelezési veszteség 118 Mrd Ft lenne (a év végi lakossági jelzáloghitel-portfólió kb. 2 százaléka), ami a sokkpálya 9 Mivel a nem teljesítési valószínûség modellje egy olyan idõszak adatain lett becsülve, amelyet nem jellemeztek jelentõs makrogazdasági turbulenciák, ezért a makrováltozók modellparaméterei feltehetõen alulbecslik a makrosokkok nem teljesítési kockázatokra gyakorolt hatását. 10 A GDP hatása a modellben nem közvetlenül, hanem a munkanélküliség változásán keresztül jelentkezik. 11 A veszteségeloszlás adott percentilise megadja a veszteségfedezettség mértékét. 99,9 százalékos konfidenciaszint mellett például 1000-bõl mindössze 1 esetben nem lesz elég a tõke és a tartalék a veszteségfedezésre. Természetesen minél kisebbre állítjuk be a konfidenciaszintet, annál több olyan eset (világállapot) lesz, amikor a tõke és a tartalék nem fogja fedezni a veszteségeket. A választott konfidenciaszint 100 százaléktól vett eltérése tehát banki csõdvalószínûségként is értelmezhetõ. A számítások során használt 99,9. percentilist a hazai és nemzetközi banki gyakorlatban a gazdasági tõkeszükséglet meghatározásánál széles körben alkalmazzák. MNB-SZEMLE OKTÓBER 17

6 MAGYAR NEMZETI BANK 2. ábra A jelzáloghitel-portfólió szimulált veszteségeloszlása a stressz elõtt és után relatív gyakoriság (%) A sokkolt veszteségeloszlás 90. percentilise 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 Hitelezési veszteségek a portfólióállomány százalékában Alapeset (sokk nélkül) mentén 372 Mrd Ft-ra emelkedne (a év végi bankrendszeri lakossági jelzáloghitel-portfólió kb. 6 százaléka). ÖSSZEFOGLALÁS A sokkolt veszteségeloszlás 99,9. percentilise Makrokockázati pálya Cikkünkben három kereskedelmi bank lakossági jelzálogportfólióját felhasználva, megvizsgáltuk a portfólió kockázati jellemzõit, azonosítottuk a portfólió minõségét befolyásoló fõbb ügyfél-, termékspecifikus, piaci és makrogazdasági tényezõket, valamint egy extrém makrokockázati pálya mentén (10 százalékos GDP visszaesés, 340 EUR/HUF árfolyam) kiszámítottuk a bankrendszer lakossági jelzáloghitelezési veszteségeit. Eredményeink szerint a lakossági jelzáloghitel-portfólióban az egyes évek folyósításainak kockázatossága jelentõsen eltér. A késõbbi folyósítások (pl es folyósítás) életciklusa a korábbiakhoz képest (pl es folyósítás) kedvezõtlenebb, vagyis a késõbbi folyósításoknál a nem teljesítõ hitelek adott évi folyósításon belüli aránya, a folyósítástól eltelt idõ függvényében, magasabb. Becslési eredményeink alapján a hitelek denominációs szerkezete, az induló hitel/hitelfedezeti érték (LTV) mutató, illetve az ügyfél iskolai végzettsége tekinthetõek a fõbb, nem teljesítések alakulását befolyásoló ügyfél- és termékspecifikus kockázati tényezõknek, míg a munkanélküliségi ráta, a hazai és külföldi kamatok, valamint az árfolyam a fontosabb nem teljesítésekre ható szisztematikus kockázati faktorok. Számításaink szerint a makrokockázati pálya mentén jelentõsen növekszik a lakossági jelzáloghitel-portfólió vesztesége. A teljes bankrendszeri hitelezési veszteség a makrosokk nélküli 118 Mrd Ft-os szintrõl a kockázati pálya mentén 372 Mrd Ft-ra emelkedne, ami a év végi bankrendszeri lakossági jelzáloghitel-portfólió 6 százaléka. Az eredmények értékelésével kapcsolatban fontos megjegyezni, hogy a kalkulációk során figyelmen kívül hagytuk a sokkoknak a gazdaság többi szegmensébe tovagyûrûzõ, illetve az eszközárakra gyakorolt hatásait, amelyek az egyéb banki portfóliók minõségének romlásán és a fedezetek értékének csökkenésén keresztül további, akár jelentõs veszteségeket is okozhatnak. FELHASZNÁLT IRODALOM HOLLÓ DÁNIEL (2009): Modelling loan losses on the Hungarian retail mortgage portfolio (angol nyelven) kézirat. GROSS, D. SOULELES, N. (2001): An empirical analysis of personal bankruptcy and delinquency, NBER Working Papers Basel Committee on Banking Supervision, BCBS, 2006, International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. A Revised Framework. 18 MNB-SZEMLE OKTÓBER